- 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建(pycharm安装)。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard(图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP)、张量(张量概念、张量的阶、张量数学运算)、变量OP(创建变量)、增加其他功能(命名空间、模型保存与加 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建(pycharm安装)。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard(图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP)、张量(张量概念、张量的阶、张量数学运算)、变量OP(创建变量)、增加其他功能(命名空间、模型保存与加
- 模型量化技术简要详解 模型量化的本质与基础原理模型量化技术本质上是一种精度与效率的权衡艺术。想象一下,如果我们用数字来记录一个房间的温度,使用小数点后十位的精度(如23.1234567890°C)虽然非常精确,但在日常生活中,精确到小数点后一位(23.1°C)就足够了。模型量化的核心思想与此类似——将神经网络中的高精度浮点数(通常是32位浮点数,FP32)转换为低精度的整数表示(如8位整数... 模型量化技术简要详解 模型量化的本质与基础原理模型量化技术本质上是一种精度与效率的权衡艺术。想象一下,如果我们用数字来记录一个房间的温度,使用小数点后十位的精度(如23.1234567890°C)虽然非常精确,但在日常生活中,精确到小数点后一位(23.1°C)就足够了。模型量化的核心思想与此类似——将神经网络中的高精度浮点数(通常是32位浮点数,FP32)转换为低精度的整数表示(如8位整数...
- NLP参数高效迁移学习:Adapter方法的深度解析Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2019: 2790-2799. 第一章 引言与... NLP参数高效迁移学习:Adapter方法的深度解析Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2019: 2790-2799. 第一章 引言与...
- BERT 量化实战分析 BERT 量化实战分析
- 运维日志里的“读心术”:深度学习能看出啥? 运维日志里的“读心术”:深度学习能看出啥?
- MicroNAS:面向MCU的零样本神经架构搜索Qiao Y, Xu H, Zhang Y, et al. Micronas: Zero-shot neural architecture search for mcus[C]//2024 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). IEEE, 202... MicroNAS:面向MCU的零样本神经架构搜索Qiao Y, Xu H, Zhang Y, et al. Micronas: Zero-shot neural architecture search for mcus[C]//2024 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). IEEE, 202...
- H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索Yiwei Zhao, Jinhui Chen, Sai Qian Zhang, Syed Shakib Sarwar, Kleber Hugo Stangherlin, Jorge Tomas Gomez, Jae-Sun Seo, Barbara De Salvo, Chiao Liu, Phil... H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索Yiwei Zhao, Jinhui Chen, Sai Qian Zhang, Syed Shakib Sarwar, Kleber Hugo Stangherlin, Jorge Tomas Gomez, Jae-Sun Seo, Barbara De Salvo, Chiao Liu, Phil...
- SmoothQuant: 大型语言模型的精确高效后训练量化Xiao G, Lin J, Seznec M, et al. Smoothquant: Accurate and efficient post-training quantization for large language models[C]//International conference on machine learni... SmoothQuant: 大型语言模型的精确高效后训练量化Xiao G, Lin J, Seznec M, et al. Smoothquant: Accurate and efficient post-training quantization for large language models[C]//International conference on machine learni...
- 嵌入式AI领域关键技术的理论基础 引言嵌入式AI的核心挑战在于如何在极其有限的计算和存储资源下实现高性能的智能推理。这需要我们从数学原理出发,理解模型压缩、优化和部署的本质。 第一部分:神经网络量化的完整理论体系 1.1 量化的信息论基础 1.1.1 从连续到离散:信息损失的数学刻画考虑一个连续随机变量X∈RX \in \mathbb{R}X∈R,其概率密度函数为p(x)p(x)p(x)。... 嵌入式AI领域关键技术的理论基础 引言嵌入式AI的核心挑战在于如何在极其有限的计算和存储资源下实现高性能的智能推理。这需要我们从数学原理出发,理解模型压缩、优化和部署的本质。 第一部分:神经网络量化的完整理论体系 1.1 量化的信息论基础 1.1.1 从连续到离散:信息损失的数学刻画考虑一个连续随机变量X∈RX \in \mathbb{R}X∈R,其概率密度函数为p(x)p(x)p(x)。...
- 改进的激光方法与更快的矩阵乘法Josh Alman and Virginia Vassilevska Williams. 2021. A refined laser method and faster matrix multiplication. In Proceedings of the Thirty-Second Annual ACM-SIAM Symposium on Discret... 改进的激光方法与更快的矩阵乘法Josh Alman and Virginia Vassilevska Williams. 2021. A refined laser method and faster matrix multiplication. In Proceedings of the Thirty-Second Annual ACM-SIAM Symposium on Discret...
- 使用分区截断奇异值分解滤波的近似卷积J. Atkins, A. Strauss and C. Zhang, “Approximate convolution using partitioned truncated singular value decomposition filtering,” 2013 IEEE International Conference on Acoustics,... 使用分区截断奇异值分解滤波的近似卷积J. Atkins, A. Strauss and C. Zhang, “Approximate convolution using partitioned truncated singular value decomposition filtering,” 2013 IEEE International Conference on Acoustics,...
- 无乘法器的多常数乘法Yevgen Voronenko and Markus Püschel. 2007. Multiplierless multiple constant multiplication. ACM Trans. Algorithms 3, 2 (May 2007), 11–es. 第一章 引言与问题定义在数字信号处理(DSP)和计算机算术领域,一个核心问题是如何高效地计算变量... 无乘法器的多常数乘法Yevgen Voronenko and Markus Püschel. 2007. Multiplierless multiple constant multiplication. ACM Trans. Algorithms 3, 2 (May 2007), 11–es. 第一章 引言与问题定义在数字信号处理(DSP)和计算机算术领域,一个核心问题是如何高效地计算变量...
- 1 简介编程免不得要处理各种异常,比如系统的,语言层面的,数据库的,业务逻辑的异常。本文从 语言设计哲学 和 SQL错误处理 两个方面来对比分析。 2、Golang 与 Python 在错误处理上的设计理念Go 的错误处理哲学显式 (Explicit) 优于隐式 (Implicit)Go 选择了非常“啰嗦”的 if err != nil 风格,这是出于语言设计哲学:程序员必须正视每一步可能... 1 简介编程免不得要处理各种异常,比如系统的,语言层面的,数据库的,业务逻辑的异常。本文从 语言设计哲学 和 SQL错误处理 两个方面来对比分析。 2、Golang 与 Python 在错误处理上的设计理念Go 的错误处理哲学显式 (Explicit) 优于隐式 (Implicit)Go 选择了非常“啰嗦”的 if err != nil 风格,这是出于语言设计哲学:程序员必须正视每一步可能...
- EdgeShard:通过协作边缘计算实现高效的大语言模型推理M. Zhang, X. Shen, J. Cao, Z. Cui and S. Jiang, “EdgeShard: Efficient LLM Inference via Collaborative Edge Computing,” in IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no... EdgeShard:通过协作边缘计算实现高效的大语言模型推理M. Zhang, X. Shen, J. Cao, Z. Cui and S. Jiang, “EdgeShard: Efficient LLM Inference via Collaborative Edge Computing,” in IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no...
- Agile-Quant:面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架Shen X, Dong P, Lu L, et al. Agile-quant: Activation-guided quantization for faster inference of LLMs on the edge[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artif... Agile-Quant:面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架Shen X, Dong P, Lu L, et al. Agile-quant: Activation-guided quantization for faster inference of LLMs on the edge[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artif...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道 × 仓颉编程:工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
本场直播围绕华为云仓颉语言与华为云码道的深度结合,展示华为云智能编程从零基础到高效落地的完整生态能力。以华为云码道为引擎,仓颉语言为载体,带给大家日常提效、趣味创新到极速量产的开发体验。
回顾中
热门标签